我想绘制y1,y2关于x的两组不同值的误差条形图。换句话说,我有两个数据Y1,Y2,它们是对应的X值。在我重塑了数据框之后,我设法将它们绘制在一起。现在我想在同一张图上为每个Y1,Y2点绘制误差条形图。我知道geom_errorbar()就是我要找的。然而,我正在沿着漫长的道路去做,我相信有一条捷径。我正在做的是为每个集合计算"se“,计算aes(ymin=y1-se, ymax=y+se),并对Y2重复相同的操作。因为我想把这个误差条应用到不同的图上。我宁愿用短的方式做这件事。
下面是我重塑后的数据框:
M Req Rec load Un
我需要根据值将条的颜色更改为红色或绿色。代码在柱状图上运行良好,但在瀑布图上不起作用。它显示“此操作不受支持”。
请帮助使以下代码与瀑布图兼容:
Sub UpdateBarColor()
Dim p As Point
Dim s As Series
Dim c As Chart
Set c = ActiveWindow.Selection.ShapeRange(1).Chart
Set s = c.SeriesCollection(1)
For Each p In s.Points
Debug.Print p.Format.
我正在试着用errorbar做一个线条和点图。它有不同的因素,但有些因素只有一个值。我发现如果我使用position_dodge,与图中的其他误差条相比,其中一个单值因子的误差条要宽得多。不知何故,position_dodge对误差条上的宽度有影响。我之前没有发现任何人有同样的问题,所以我希望有人能帮助我。
虚拟数据:
require(ggplot2)
x <- c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4,3,3,5)
y <- c(3,5,6,3,5,3,5,6,2,6,3,7,3,6,2,1,5,8,7)
se <- x*0.2
treatmen
Data <- data.frame(id, consumption, Day, Hour)
#The data is a large time series data set with thousands of valued per household id.
#eg.
consumption <- c(99, 119, 130, 110, 109, 118) etc.
#Hour and Day were calculated from the Date Time of the dataset.
我已经使用ggplot2为一系列家庭的总平均能耗和下午4点到8点之间的平均能耗创
这是我的问题,我想在R上显示两条密度曲线。
到目前为止,我确实在同一幅图上显示了2条密度曲线。
require(ggplot2)
a = rnorm(1000, 20, 2)
b = rnorm(3000, 25, 2)
p = ggplot()
p = p + geom_density(col="red", aes(x=a))
p = p + geom_density(col="blue", aes(x=b))
p
这段代码给了我我想要的东西,但是没有传说:我想要一些东西来表示什么是红色的,什么是蓝色的。
我怎么能这么做?
使用这些数据: condition <- c('control', 'control', 'causal', 'causal') # grouping condition
shift <- c('first', 'second') # subgrouping condition
means <- c(-30, 60, -20, 40) # means per group
se <- c(6, 10, 7, 9) # Standard errors per group
plo